现代人工智能的起点：如何人造一个神经元？ скачать в хорошем качестве

现代人工智能的起点：如何人造一个神经元？

Gmatrix【基地】 数字货币 摆脱奴役 人工智能 摆脱肉体 宇宙殖民摆脱旧世界 从神经元到人工智能 这是一个神经元  它有个特点 要么“死”要么“活” 不存在半死半活 神经元 它只要受到刺激 它外膜上的电压就会变化 冲到一个够刺激的值 一般是-55毫伏左右 达到这个阈值 神经元才会被“激活” 才能产生电信号 这就是神经活动的全有全无特性 也就是说 这电在神经元上跑 “嗖”一下就嗖一下 不存在嗖 嗖 嗖 嗖 渐强或者渐弱的状态 没有中间态 不存在刺激小点 反应就小点的说法 到这 你开悟了吗？ 神经科学家**[沃伦·麦卡洛克](https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E6%... MuCulloch 和逻辑学家**[沃尔特·皮茨](https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E6%... Pitts 他们俩在1943年就开悟啦 全有或者全无 不就是开关吗？ 不就是0，1吗 那不正好就可以用计算机模拟吗？ 所以呢？ 别慌 先复习下神经元的大体结构  树突 接受信号 细胞体**Soma 处理信息** 轴突**Axon 传输信号** *突触synapse 连接点 传递信号* 那么 一个神经元是不是对于计算机来说 就是这么一个数学表示  输入端各种刺激过来 x1，x2，一直到n 要么有要么无 【0，1】够刺激才会“嗖一下”才有效 g代表处理 f代表决策 j代表输出 这就是第一个神经元计算模型 这就是现在一切人工智能的起点 既然组成人类智能的基础单位神经元可以被模拟 那神经元组成的神经网络不也可以被模拟吗 那人类的神经网络怎么工作呢？ 我们打游戏 眼睛 耳朵 手 信号一堆堆的进来 这些信号从我们的感觉器官 最底层的神经元开始长跑 一直到到大脑高级神经中枢  那就需要去激活整条路线上的神经元才能把这条路跑通 上面说的 神经元 你得 够刺激 才能激活 每个神经元有它各自的标准 这就决定了每个神经元 都各司其职 在“流水线上”只干自己的那份活 干完交给下一位 神经网络就是这样一层一层的“消化”信息  有了这些信息 15年后 1958年 另外一位计算科学家罗森布拉特开悟了 进一步推进了人工神经元  模拟出了一个由两层神经元组成的神经网络 造出了第一台实际应用这些原理的设备 Mark I感知机 能够识别出简单的形状 到这里我们是不是可以总结了 单层人工神经元结构 只能实现"或（OR）"，"与（AND）" 和 "非（NOT）”简单的运算 多层人工神经元结构【MLP】 能解除限制 实现更复杂的逻辑运算 比如关键的异或（XOR，Exclusive OR）运算 那神经元和神经网络能够被人工机器模拟这事 在理论上是不是没半点障碍了 那人类的认知过程是不是在理论上是可以被模拟的 我们神经系统的这种并行分布式处理结构 更擅长处理自然信息 那图片识别 面部识别等等这类人擅长干的活 是不是应该交给人工神经网络来干 就更擅长了  理论上摸的明明白白之后 接下来就是往这里走了 说的很容易啊 加一层网络 就解除限制了 就可以“做任何数学题”了 问题是 跑不动 等硬件 等算法优化 等人工神经网络这一知识变成行业共识 30多年就过去啦 实施神经网络好难 于是手上有一大把人工智能专家的马斯克才说： 在人工智能领域，博士学位绝对不是必需的。重要的是对人工智能有深入的理解，并能够以实际有用的方式实施神经网络（后者才是真正困难的）。就算你连高中都没毕业，也无所谓。 以实际有用的方式实施神经网络 这就包括更擅长模拟人类神经网络 擅长并行分布式运算的GPU的发展 还包括在自然语言处理领域Transformer模型的出现和被实践 等等等 这些已经不是简单的模拟神经元和神经网络了 人类已经开始以自然界中从未有过的方式来实践智能 **种树最好的时是十年前，其次是现在**。 过去已经没了 你只有现在 开始上路吧 少年 常回基地看看 谢谢